DataEase 是一款面向企业与个人用户的开源 BI 工具，专为解决非技术人员分析数据的高门槛问题而设计。它通过可视化拖拽界面，让用户无需编写 SQL 或代码即可连接数据库、生成图表、构建数据大屏，并安全分享分析结果。其核心价值在于让业务人员、运营、管理层都能自主完成数据洞察，减少对 IT 部门的依赖。支持 Linux 一键部署、Docker 容器化运行，兼容 MySQL、ClickHouse、Apache Doris、Excel、API 等 20+ 数据源，与 AntV、ECharts 深度集成，提供企业级嵌入式分析能力。
DataEase 基于 Spring Boot 后端、Vue.js 前端和 MySQL 数据库构建，采用 Apache Calcite 进行 SQL 解析，支持 Apache SeaTunnel 数据处理，可无缝嵌入到现有系统中。支持桌面版与服务器版部署，提供离线安装包、1Panel 一键部署等多种方式，满足从个人测试到生产环境的全场景需求。
What You Get
- 拖拽式可视化分析 - 无需编写代码，通过鼠标拖拽数据字段即可生成柱状图、折线图、饼图、地图等 20+ 图表类型，支持动态筛选与联动交互。
- 200+ 行业模板库 - 提供制造、电商、金融、医疗、交通等行业的预置数据大屏模板，一键应用，快速生成专业级可视化看板。
- 多源数据连接 - 支持 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、ClickHouse、Apache Doris、StarRocks、MongoDB-BI、Excel、CSV、API 等 20+ 数据源，覆盖 OLTP、OLAP、数据湖与文件数据。
- AI 智能问数（SQLBot） - 集成开源 SQLBot 项目，支持自然语言提问（如“上月销售额多少？”）自动生成 SQL 并可视化结果，降低分析门槛。
- 嵌入式分析能力 - 提供 iframe、API、SDK 三种嵌入方式，可将 DataEase 仪表板无缝集成到企业内部系统、CRM、ERP 或 SaaS 产品中，实现自助分析功能内嵌。
- 安全数据分享 - 支持权限控制、数据脱敏、链接分享、密码保护、访问日志审计，确保敏感数据在团队内安全共享，符合企业合规要求。
- 多平台部署支持 - 支持 Linux 一键安装脚本、Docker、离线安装包、1Panel 应用商店部署，提供桌面版（Windows/macOS）与服务器版，满足不同环境需求。
- 多语言与本地化支持 - 完整支持中文简体、繁体、英文、日语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、韩语、土耳其语、印尼语、阿拉伯语等 12 种语言，贴近全球用户习惯。
Common Use Cases
- 中小企业构建经营看板 - 电商运营人员使用 DataEase 连接 MySQL 销售数据库，拖拽订单、用户、地域数据，5分钟内生成月度销售大屏，替代付费 BI 工具。
- 金融行业风控分析 - 银行风控团队通过 DataEase 接入 Oracle 数据仓库，构建信贷逾期率、客户分群、区域风险热力图，实现非技术人员自主分析。
- 制造业生产监控 - 工厂管理员使用 DataEase 连接 PLC 数据接口与 SQL Server，实时展示设备运行率、良品率、停机时间，生成车间生产大屏。
- 教育机构数据决策 - 高校教务处通过 DataEase 分析学生成绩、出勤率、课程选修数据，制作可视化报告供管理层参考，无需依赖 IT 开发。
- 企业嵌入 BI 功能 - SaaS 产品公司使用 DataEase 嵌入式 API，在客户后台集成自助分析模块，提升产品竞争力与客户粘性。
- 政府与公共事业可视化 - 城市交通局接入 API 数据源，用 DataEase 构建实时路况、公交客流、碳排放监测大屏，支持多部门协同决策。
Under The Hood
Architecture
- Monolithic frontend with tightly coupled Vue components where business logic is embedded directly in composables, violating separation of concerns
- State management via direct Pinia store imports without dependency injection, creating implicit dependencies and hindering testability
- Backend is a Spring Boot monolith with no clear microservice boundaries, API gateway, or domain-driven design
- Frontend lacks formal plugin architecture despite dynamic imports, limiting extensibility and modularity
- UI components mix template logic, state mutation, and event handling without container/presentational separation
- No defined contract or DTO layer between frontend and backend, resulting in disconnected architectural layers
Tech Stack
- Java 21 backend powered by Spring Boot in a monolithic JAR deployment with embedded Tomcat and custom JVM configurations
- Vue 3 frontend with TypeScript, Pinia for state management, and Element Plus for UI components, bundled via Vite with auto-import plugins
- MySQL as primary database with bundled drivers for PostgreSQL and SQL Server to support multi-source connectivity
- Docker-based deployment using a custom Alpine-based OpenJDK image with pre-configured directories for data and resources
- Build and packaging managed via Maven with extensive resource staging for production environments
- Limited tooling for testing, with no detectable test frameworks or assertion libraries in the codebase
Code Quality
- Inconsistent naming conventions and ambiguous variable names reduce code readability and maintainability
- Business logic, API calls, and state management are interwoven in component files, undermining clean architecture
- Error handling is rudimentary, relying on raw response codes without structured logging or custom exceptions
- TypeScript interfaces are used but undermined by excessive use of any-like patterns and loose prop definitions
- No evidence of linting, formatting standards, or code quality tooling, leading to duplicated utilities and unstructured code
- Limited automated testing practices, with no detectable test suites or validation frameworks
What Makes It Unique
- Native integration of AntV S2 for advanced multidimensional table visualization within a low-code dashboard
- Dynamic chart configuration system allowing real-time UI-driven customization of scroll, pagination, and data binding
- Unified plugin architecture for authentication protocols like OIDC and CAS with automatic session cleanup
- Embedded Excel data source handling with visual metadata preview and drag-and-drop field mapping
- Customizable carousel and conditional image components with dynamic URL lists and timer-driven auto-refresh
- Deep coupling of chart rendering state with canvas transformations and responsive layout logic for consistent cross-device fidelity